目前，在医疗、高校、政府、金融等行业单位，其数据库数量高达上百个，难以形成统一的访问视图，需要通过ETL等工作，先将其进行集中存储后方能进行后续的分析与数据治理。然而，面对如此庞大的数据资产，通过ETL这种数据移动集中的方式，将存在以下难以回避的痛点：
->高成本
要将分散在上百个数据库系统中的数据进行集中，需要付出极大的时间、人力、财务成本。
->不实时
数据通过ETL移动到集中的中央库后，一方面其数据滞后于生产库，二来移动过来的数据并不是在相同时间点，因此也影响了后续的分析与使用；
->性能压力
通常，各业务库需要承担数据上报、集成平台同步等工作；此时，再增加ETL抽取同步等工作，将进一步加大业务库的负担，影响了业务操作的性能体验。
KLake是基于Data Fabric数据经纬架构而设计，通过实时链接的方式，将组织内所有数据库统一的组织起来，形成逻辑上集中统一的虚拟数据库系统，从而实现全局数据资产的集中、安全的运营与共享。
KLake平台是一款基于大规模并行处理(MPP)架构的SQL计算集群，其本身并不存储与缓存数据，而是实时的解析SQL与执行SQL，并将结果反馈给上层调用者。与此同时，还提供了集中的数据安全访问控制以及硬件资源的控制能力。
->为生产库减负
日常数据上报、各类数据同步等场景，导致核心生产库不堪重负。KLake通过自身的计算集群，实现SQL计算从业务库到KLake平台的卸载，同时提升了SQL的执行效率；
->各类评级中的指标比对
电子病历、互联互通、等级医院等的评定工作，涉及复杂且众多的指标查询与跨库数据比对，通过KLake平台，可以通过一个SQL，实现对多个数据源的跨库指标比对，避免了传统方式下分步分库的复杂过程；
-->为智慧医院应用提供实时数据支撑
智慧医院建设过程中，各类智慧应用，需要实时的、全方位的数据供给，而传统的数据中台、集成平台等，在实时性、数据全面性等方面，难以满足其应用需求；KLake将全院的所有数据库资源统一成为一个虚拟的数据库，因此，完美的解决了数据实时性、数据全面性的问题，成为院方核心的数据基础设施底座。
